BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
Seperti yang telah dijelaskan di BAB I, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh kualitas sumber daya manusia, dan faktor sosial terhadap minat menggunakan SISKEUDES di Kabupaten Ponorogo. Selain itu, penelitian ini juga ingin mengetahui pengaruh kualitas sumber daya manusia terhadap minat menggunakan SISKEUDES dengan dimediasi kualitas informasi, kualitas sistem, persepsi kegunaan dan persepsi kemudahan penggunaan. Penelitian ini menggunakan alat analisis Partial Least Square (PLS) dengan jumlah sampel sebanyak 212 operator SISKEUDES di Kabupaten Ponorogo.
sistem informasi. Seseorang akan berminat menggunakan suatu sistem informasi jika dia merasa bahwa sistem tersebut memberikan manfaat bagi dirinya maupun organisasinya, selain itu dalam menggunakan sistem tersebut tidak memerlukan usaha yang keras.
Penelitian ini memberikan bukti empiris bahwa kualitas sumber daya manusia merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi minat menggunakan SISKEUDES. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kualitas sumber daya manusia berpengaruh negatif dan signifikan terhadap minat menggunakan SISKEUDES, artinya bahwa semakin tinggi kualitas sumber daya manusia maka, minat untuk menggunakan SISKEUDES semakin rendah. Hasil berbeda ditunjukkan setelah dilakukan pengujian mediasi dengan variabel kualitas sistem, persepsi kegunaan dan persepsi kemudahan penggunaan, minat menggunakan SISKEUDES menjadi tinggi. Minat yang tinggi timbul karena sistem tersebut berguna bagi pekerjaan mereka serta sesuai dengan kebutuhan mereka. Selain itu, kualitas informasi yang dihasilkan oleh sistem dan kualitas sistem itu sendiri sesuai dengan kebutuhan pengguna.
rekomendasi dari Komisi Pemberantasan Korupsi (KPK), meskipun secara nasioanl SISKEUDES masih diterapkan secara bertahap.
Faktor teknologi yaitu kualitas sistem dan variabel utama TAM, persepsi kemudahan penggunaan dan persepsi kegunaan memediasi parsial hubungan kualitas sumber daya manusia terhadap minat menggunakan SISKEUDES, sedangkan kualitas informasi tidak dapat memediasi. Kualitas sistem yang handal tentu saja akan mempengaruhi minat individu untuk menggunakannya. SISKEUDES merupakan sistem yang baru dikembangkan, namun secara kualitas sistem ini dapat dihandalkan meskipun perlu dilakukan penyempurnaan menyesuaikan dengan karakteristik pengguna. Kualitas informasi tidak dapat memediasi hubungan kualitas sumber daya manusia terhadap minat menggunakan SISKEUDES, kemungkinan disebabkan output laporan yang dihasilkan oleh aplikasi kurang dapat dipahami oleh pengguna. SISKEUDES dikembangkan bertujuan untuk membantu pemerintah desa dalam melaksanakan pengelolaan keuangan desa. Menurut pengguna aplikasi SISKEUDES merupakan sistem yang mudah untuk digunakan (user friendly), sehingga dapat digunakan oleh siapapun yang mungkin belum pernah menggunakan sistem sama sekali, selain itu sistem ini juga bermanfaat bagi aparat desa untuk melaksanakan pengelolaan keuangan desa.
B. Implikasi
adopsi sebuah sistem informasi, sedangkan implikasi praktis berguna untuk pengambilan kebijakan terkait dengan sistem informasi yang diadopsi.
1. Implikasi Teoritis
Hasil penelitian ini mengkonfirmasi bahwa variabel persepsi kegunaan dan persepsi kemudahan penggunaan dari model TAM mampu menjadi prediktor dalam penerimaan teknologi informasi. Selain itu variabel dari model kesuksesan sistem informasi DeLone dan McLean, kualitas informasi dan kualitas sistem juga menjadi prediktor penerimaan teknologi informasi. Dengan demikian, TAM yang dimodifikasi dengan variabel dari model kesuksesan sistem informasi DeLone dan McLean mampu menjelaskan penerimaan teknologi informasi pada organisasi sektor publik.
2. Implikasi Praktis
Terkait implikasi praktis dalam implementasi SISKEUDES, diketahui bahwa minat menggunakan SISKEUDES dipengaruhi oleh kualitas sumber daya manusia dan faktor sosial. Selain itu kualitas sistem, persepsi kegunaan dan persepsi kemudahan penggunaan memediasi parsial hubungan pengaruh kualitas sumber daya manusia terhadap minat menggunakan aplikasi SISKEUDES.
relevansi dan adanya jaminan tingkat keamanan karena kualitas informasi merupakan salah satu faktor yang dapat mempengaruhi penggunaan SISKEUDES.
Bagi pemerintah daerah, hasil penelitian ini dapat dijadikan sebagai bahan evaluasi dalam implementasi aplikasi SISKEUDES sehingga menjadi sistem yang berkelanjutan. Selain itu, hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam merencanakan sumber daya yang kompeten dalam menunjang operasional sistem untuk memberikan dampak positif bagi pengguna maupun organisasi. Sumber daya yang dimaksud adalah keahlian dan pengetahuan operator dalam penggunaan sistem.
C. Keterbatasan Penelitian dan Saran 1. Keterbatasan
2. Saran
DAFTAR PUSTAKA
Ajzen, I. & Fishbein, M. 1980. Understanding Attitudes and Predicting Social Behavior.Englewood Clifts : Prentice-Hall.
Ajzen, I. 1991. The theory of planned behavior.Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2) : 179-211.
Adam, D. A., Nelson, R. R. & Todd, P. A. 1992 . Perceived usefulness, ease of use, and usage of information technology : A replication. MIS Quarterly 16 (2): 227-247.
Al-Gahtani, S. 2001. The applicability of TAM outside North America : An empirical test in the United Kingdom.Information Resources Managemnet Journal14 (3): 37-46.
Almutairi, H., & Subramanian, G. H. 2005. An empirical of the DeLone and McLean model in the Kuwait private sector. Journal of Computer Information System45 (3): 113-122.
Amin, H. 2009. An analysis of online banking usage intentions : An extension of the technology acceptance model. International Journal Business and Society10 (1): 27-40.
Arfianti, D. 2011. Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Nilai Informasi Pelaporan Keuangan Pemerintah Daerah: Studi pada Satuan Kerja Perangkat Daerah Kabupaten Batang. Skripsi-Tidak dipublikasikan. Semarang: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Diponegoro.
Alfian, Mohammad. 2014. Analisis faktor pendukung implementasi SIMDA dan pengaruhnya terhadap kualitas laporan keuangan pada SKPD (penelitian pada SKPD di lingkungan pemerintah daerah Kulon Progo). 3rdEconomics & Business Research Festival Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Kristen Satya Wacana.
Armanda, R. & Suwandi B. H. 2015. Analisis faktor penerimaan dan penggunaan teknologi dalam sistem informasi akuntansi dengan pendekatan TAM. Jurnal Ilmu & Riset Akuntansi4 (3).
Brown, S. A., Massey, A. P., Montoya-Weiss, M. M., & Burkman, J. R. 2002. Do i really have to? user acceptance of mandated technology.European Journal of Information Systems11(4): 283-295.
Barnes, S. J., & Vidgen, R. 2003. Measuring web site quality improvements: A case study of the forum on strategic management knowledge exchange. Industrial Management & Data Systems103(5): 297-309.
Bodnar, G.H & Hopwood, W.S. 2006. Sistem Informasi Akuntansi. Edisi bahasa Indonesia, oleh Julianto Agung Saputra dan Lilis Setiawati Edisi 9. Yogyakarta: Penerbit Andi.
BPKP. 2015. Pengawalan Keuangan Desa dengan Aplikasi SISKEUDES. http://www.bpkp.go.id/sakd/konten/2448/Pengawalan-Keuangan-Desa-dengan-Aplikasi-SISKEUDES.bpkp. Diakses 17 Januari 2017.
BPKP. 2015. Petunjuk Pengoperasian Aplikasi Sistem Tata Kelola Keuangan Desa. Jakarta : BPKP.
Chin, W. W. & Tood P. A. 1995. On the use, usefulness, and ease of use of structural equation modeling in mis research: A note of caution. MIS Quarterly19 (2): 237-246.
Compeau, D. R., & Higgins, C. A. 1995. Computer self-efficacy: development of a measure and initial test.MIS Quarterly19(2): 189-211.
Chin, W. W. 1998. The Partial Least Square Approach for Structural Equation Modeling. In G. A. Marcoulides (Ed.), Modern methods for business research. London: Lawrence Erlbaum Associates.
Davis, F. D. 1989. Perceived usefulness, perceived ease of use, and acceptance of information system technology.MIS Quarterly13 (2): 319-339.
_________., Bagozzi, R. P. & Warsaw, P. R. 1989. User acceptance of computer technology : A comparison of two theoritical models. Management Science39 (8): 983-1003.
DeLone, W. H., & McLean, E. R. 1992. Information system success: the quest for the dependent variable.Information System Research3 (1): 60-95.
_________.2003. The DeLone and McLean model of information systems success: Aten-year update. Journal of Management Information Systems 19(4): 9-30.
Dawes, J. 2008. Do data characteristic change according to the number of scale points used? an experiment using 5-point, 7-point and 10-point scales. International Journal of Market Research50 (1): 61-77.
Devi, Virsia. F.P. 2013. Pengaruh Implementasi Sistem Informasi Akuntansi Terhadap Kinerja Organisasi Pemerintah Daerah (Penelitian pada SKPD di Lingkungan Pemerintah Daerah Kabupaten Kulon Progo). Skripsi-Dipublikasikan. Yogyakarta: Universitas Muhammadiyah Yogyakarta.
Fishbein, M., & Ajzen, I. 1975. Belief, Atitude, Intention, and Behaviour A Introduction to Theory and Research. Massachusets: Addison-Weshley. Fornell & Larcker. 1981. Structural equation models with unobservable variables
and measurement error: Algebra and statistics. Journal of Marketing Research382-388.
Gefen, D. & Straub, D.W. 1997. Gender differences in the perception and use of email: An extension to the technology acceptance model. MIS Quarterly Management Information System21 (4): 389-400.
Ghozali, Imam. 2006. Structural Equation Modeling Metode Alternatif Dengan Partial Least Square. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
_________.2011. Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IBM SPSS. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
_________& Latan, H.2015.Partial Least Squares : Konsep, Teknik dan Aplikasi Menggunakan Program SmartPLS 3.0 Second Edition. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Gowinda, G.K. 2010. Analisis Perilaku Penerimaan Wajib Pajak Terhadap Penggunaan e-filling (Kajian Empiris di Wilayah Kota Semarang), Skripsi. Program Sarjana Fakultas Ekonomi Universitas Diponegoro, Semarang.
Hargo, U. 2001. Studi eksplorasi tentang penyebaran TI untuk usaha kecil dan menengah.Jurnal Ekonomi dan Bisnis Indonesia16 (2): 153-163.
Handayani, R. 2008. Analisis faktor – faktor yang mempengaruhi minat pemanfaatan sistem informasi dan penggunaan sistem informasi (studi empiris pada perusahaan manufaktur di bursa efek jakarta). Available online www.puslit.petra.ac.id./journals/accounting, di download 18 Maret 2017.
Hair, J. F., William, C. B., Barry J. B. & Rolph E. A. 2010. Multivariate Data Analysis (7th ed)., Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.
________, Ringle, C. M., & Sarstedt, M. 2011. PLS-SEM: Indeed a silver bullet. Journal of Marketing theory and Practice, 19(2), 139-152.
________., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. 2014. A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling. Thousand Oaks: Sage.
Izzaty, K. N. 2011. Pengaruh Gaya Kepemimpinan & Kualitas Sumber Daya Manusia Terhadap Penerapan Anggaran Berbasis Kinerja Badan Layanan Umum (studi pada BLU Universitas Diponegoro Semarang). Skripsi-Dipublikasikan. Semarang: Fakultas Ekonomi Universitas Diponegoro.
Jogiyanto, H. M. 2003. Sistem Teknologi Informasi, Pendekatan Terintegrasi: Konsep Dasar, Teknologi, Aplikasi, Pengembangan dan Pengelolaan. Yogyakarta: Andi Offset.
______________2005. Metodologi Penelitian Salah Kaprah. Yogyakarta: Badan Penerbit Fakultas Ekonomi.
______________2007. Model Kesuksesan Sistem Teknologi Informasi. Yogyakarta: Andi Offset.
______________2008a. Sistem Informasi Keperilakuan. Yogyakarta: Andi Offset.
______________2008b. Metode Penelitian Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi Offset.
King, J. L., Gurbaxani, V. K., Kenneth. L., McFarlan, W. F., Raman, S. K. & Yap, C. S. 1994. Institutional factors in information technology innovation.Information Systems Research5 (2): 139-169.
Keil, M., Saarinen, T., Tan, B. C. Y., Tuunainen, V., Wassenaar, A., & Wei, K. K. 2000. A cross-cultural study on escalation of commitment behavior in software projects.MIS Quarterly,(24:2), pp. 299-325.
Kinanti, F., & Baridwan, Z. 2012. Analisis determinan sistem informasi e-ticketing: pendekatan extended theory of planned behaviour. Available online http://download.portalgaruda, di download 19 April 2017.
______________., & Laudon, J. P. 2000. Management Information System: Organization and Technology In The Networked Enterprise. Pearson Custom Publishing.
Lin, J.C., & Lu, H. 2000. Towards an understanding of the behavioral intention to use a web site. International Journal of Information Management 20 (3): 197-208.
Liu, C., & Arnett, K. P. 2000. Exploring the factors associated with Web site success in the context of electronic commerce. Information & Management38(1): 23-33.
Limantara, Feny & Devie. 2003. Kualitas jasa sistem informasi dan kepuasan para pengguna sistem informasi.Simposium Nasional Akuntansi VI. Surabaya. Lewis, W., Agarwal, R., & Sambamurthy, V. 2003. Sources of influence on
beliefs about information technology use: an empirical study of knowledge orkers.MIS Quarterly27(4): 657-678.
Livary, J. 2005. An empirical test of the DeLone McLean model information system success.Database for Advance in Information System36 (2): 8-27. Liu, L., & Ma, Q. 2006. Perceived system performance: A test of an extended
technology acceptance model.ACM SIGMIS Database37(2-3): 51-59. Linders, S. 2006. Using the Technology Acceptance Model in determining
strategies for implementation of mandatory IS. In4th Twente Student Conference on IT. Enschede: University of Twente, Faculty of Electrical Engineering, Mathematics and Computer Science.
Lee, Y. H., Hsieh, Y. C., & Hsu, C. N. 2011. Adding innovation diffusion theory to the technology acceptance model: Supporting employees' intentions to use e-learning systems.Journal of Educational Technology & Society 14(4): 124.
Moore, G.C & Benbasat, I. 1992. An empirical examination of a model of the factors of information technology by end users. Working paper of the british Colombia, Vocounver BC.
Matutina. 2001. Manajemen sumber daya manusia. Jakarta : Gramedia Widia Sarana Indonesia.
Marwoto, N. 2012. Pengaruh Kualitas Sumber Daya Manusia (SDM), Komunikasi dan Komitmen Organisasi Terhadap Kinerja Pegawai Satuan Kerja Perangkat Daerah (SKPD) di Lingkungan Pemerintah Kabupaten Karimun. Tesis-Dipublikasikan. Karimun: Universitas Terbuka.
Mahendra, A.R., & Affandy,D.P. 2013. Faktor - faktor yang mempengaruhi minat pemanfaatan sistem informasi pengelola keuangan daerah (SIPKD) (studi kasus pada Pemerintah Kota Blitar). Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB Universitas Brawijaya 1(2): 1-23.
Ndraha, T. 1997. Pengantar Teori Pengembangan Sumber Daya Manusia. Jakarta: Rineka Cipta.
Notoatmojo, S. 2003.Pengembangan Sumber Daya Manusia.Yogyakarta: BPFE. Nazari, J., Kline, T., & Herremans, I. 2006. Conducting survey research in management accounting. Methodological issues in accounting research: Theories and methods, 427-459.
O’Brien, J. A. 2007.Management Information System : Managing Information in the Business Enterprise 6th Edition. New York: The MCGraw Hill Companies.
Poelmans, S., P. Wessa, K. Milis, E. Bloemen and C. Doom. 2008. Usability and acceptance of e-learning in statistics education, based on the compendium platform.In L. G. Chova, D.M. Belenguer, I.C. Torres (Eds.).International Conference of Education. Research and Innovation. 17-19 November 2008. Madrid. Spanyol.
Prayitno, Budi & Danang. 2017. Potensi Korupsi Dana Desa Masih Tinggi. http://lan.go.id/id/berita-lan/potensi-korupsi-dana-desa-masih-tinggi. Diakses 20 April 2017.
Robbins, Stephen. P. 2001. Organization Behavior. Prentice Hall International Inc: Ninth Edition.
Rai, A., Lang, S. S., & Welker, R. B. 2002. Assessing the validity of is success models: an empirical test and theoretical analysis.Information Systems Research13(1) : 50-69.
Roldan, J. L., & Leal, A. 2003. A validation test of an adaptation of the DeLone and McLean’s model in the Spanish EIS field.Critical Reflections on Information Systems: A Systemic Approach 66-84.
Robbins, S. 2006.Perilaku Organisasi. Prentice Hall
Rofiq, A. 2007. Pengaruh Dimensi Kepercayaan (trust) Terhadap Partisipasi Pelanggan e-commerce. Tesis yang dipublikasikan. Malang: Fakultas Ekonomi Universitas Brawijaya.
Radityo, Dody & Zulaikha. 2007. Pengujian model DeLone and McLean dalam pengembangan sistem informasi manajemen (kajian sebuah kasus). Simposium Nasional Akuntansi X.Makasar.
Rahimi, B., Timpka, T., Vimarlund, V., Uppugunduri, S., & Svensson, M. 2009. Organization-wide adoption of computerized provider order entry systems: a study based on diffusion of innovations theory.BMC Medical Informatics and Decision Making9(1): 52.
Raharjo, M. D. 2012. Intelektual, Intelegensia, dan Perilaku Politik Bangsa. Bandung : Mizan.
Republik Indonesia,Peraturan Menteri Dalam Negeri Republik Indonesia Nomor 113 Tahun 2014 tentang Pengelolaan Keuangan Desa.
________, Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 32 Tahun 2004 tentang Pemerintahan Daerah.
________, Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 33 Tahun 2004 tentang Perimbangan Keuangan antara Kabupaten/Kota.
________, Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 6 Tahun 2014 tentang Desa.
Ramírez-Correa, P. E., Arenas-Gaitán, J., & Rondán-Cataluña, F. J. 2015. Gender and acceptance of e-learning: a multi-group analysis based on a structural equation model among college students in Chile and Spain. PloS One, 10(10), e0140460.
Seddon, P. B. & Kiew, M.Y. 1994. A partial test and development of the DeLone and McLean model of IS success. Australian Journal of Information Systems4 (1): 90-109.
Szajna, B. 1996. Empirical evaluation of the revised technology acceptance model.Management Science42 (1): 85-92.
Subhan, M. 2007. Pengaruh Perceived Usefulness, Perceived Easy of Use dan Psychological Attachment Terhadap Pemanfaatan Teknologi Informasi. Tesis-Tidak dipublikasikan. Program Magister Akuntansi Universitas Gajah Mada,Yogyakarta.
Sajjad, M., Saif, M. I., & Humayoun, A. A. 2009. Adoption of Information Technology: Measuring Social Influence for Senior Executive’s. American Journal of Scientific Research3: 81-89.
Sugiyono. 2009.Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung: Alfabeta.
________ 2012.Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung: Alfabeta.
Selamat, Z., & Jaffar, N. 2010. Information technology acceptance: From perspective of Malaysian bankers. International Journal of Business and Management6(1): 207.
Sadia, S. (2011). User acceptance decision towards mobile commerce technology: a study of user decision about acceptance of mobile commerce technology. Interdisciplinary Journal of Contemporary Research in Business 2(12): 535-547.
Sekaran,U & Bougie, R., 2013. Research Methods for Business:A Skill-Building Approach, 6th Edition, Wiley.
Sulistyowati, D., Alfian, M., & Rejeki, S. N. 2016.Pengaruh kualitas sumber daya manusia dan dukungan manajemen puncak terhadap implementasi SIMDA dan pengaruhnya terhadap kualitas laporan keuangan pada SKPD Kabupaten Tegal. Prosiding Seminar Nasional & Call For Paper (SCA2016)6 (1): 107-121.
Triandis, H. C. 1980. Values, attitudes and interpersonal behaviour. Nebraka Symposium on Motivation Attitude and Values. University of Nebraska Press. Lincoln, NE.
Thompson, R. L., Higgins, C. A. & Howell, J. M. 1991. Personal computing: towards a conceptual model of utilization.MIS Quarterly5 (1): 125-143. Taylor, S., & Todd, P. A. (1995). Understanding information technology usage: A
test of competing models.Information Systems Research6(2): 144-176. Tan, G. W. H., Ooi, K. B., Sim, J. J., & Phusavat, K. 2011. Determinants of
Kate, S., Haverkamp, S., Mahmood, F., & Feldberg, F. 2010. Social network influences on technology acceptance: a matter of tie strength, centrality and density.In Bled e Conference(p. 40).
Utama, A. 2007. Pengaruh faktor institusional, sosial serta individu terhadap keyakinan manfaat menggunakan teknologi informasi. Available online at www.openlibrary.org, didownload 6 April 2017.
Venkatesh V., & Davis, F.D. 1996. A model of the antecedents of perceived ease of use: Development and test.Decision sciences27(3): 451-481.
____________ & _________. 2000. A theoretical extension of the technology acceptance model: four longitudinal field studies. Management Science 46(2): 186-205.
____________ & Morris, M. G. 2000. Why don't men ever stop to ask for directions? gender, social influence, and their role in technology acceptance and usage behavior.MIS Quarterly115-139.
____________ , ___________., Davis, G. B., & Davis, F. D. 2003. User acceptance of information technology: toward a unified view. MIS Quarterly27(3): 425-47.
Vannoy, S. A., & Palvia, P. 2010. The social influence model of technology adoption.Communications of the ACM53(6): 149-153.
Wijaya, S. W. 2005. Kajian teoritis technology aceptance model sebagai model pendekatan untuk menentukan strategi mendorong kemauan pengguna dalam menggunakan teknologi informasi dan komunikasi.
E-Indonesia Inititive.
Wilkinson, J.W. 2005. Accounting Information Systems. New York: John Willey and Sons.
Wang, Y. M., Wang, Y. S., & Yang, Y. F. 2010. Understanding the determinants of RFID adoption in the manufacturing industry.Technological Forecasting and Social Change77(5): 803-815.
Wahyuni, T. 2011. Uji empiris model DeLone dan Mclean terhadap kesuksesan sistem informasi manajemen daerah (SIMDA).Jurnal BPPKVolume 2. Yilmaz, E., & Ozer, G. 2008. Information technoplogy usage of accountants.
Lampiran 2. Kuesioner Penelitian
KUESIONER PENELITIAN
Surakarta, April 2017
Kepada Yth
Bapak/ Ibu Responden Di Tempat
Dengan hormat,
Bersama surat ini, saya mahasiswa Magister Akuntansi Universitas Sebelas Maret Surakarta memohon kesediaan Bapak/ Ibu sebagai responden penelitian saya. Saya mohon Bapak/ Ibu bersedia mengisi kuesioner yang saya ajukan dalam menyelesaikan tugas akhir saya yang berjudul “ Determinan Minat Penggunaan Aplikasi Sistem Keuangan Desa (SISKEUDES) (Studi pada Pemerintah Desa di Kabupaten Ponorogo ”.
Besar harapan saya Bapak/ Ibu bersedia membantu saya dalam pengisian kuesioner ini. Adapun identitas Bapak/ Ibu sebagai responden dan seluruh data yang diberikan akan dirahasiakan sesuai denga etika penelitian.
Atas perhatian dan bantuan Bapak/ Ibu, saya ucapkan terima kasih.
Hormat Saya, Peneliti
Petunjuk Pengisian :
Pilihlah jawaban dengan memberi tanda centang ( ) pada kolom yang sesuai dengan sifat / sifat yang menggambarkan keadaan sebenarnya pada tempat kerja Bapak/Ibu/Saudara/i saat ini.
I. DATA RESPONDEN
1. Jenis Kelamin : Laki-Laki Perempuan 2. Usia saat ini : ...tahun
3. Pendidikan Terakhir : SMP SMU D-3
S-1
4. Jabatan : ………... 5. Lama bekerja : ………...tahun 6. Pengalaman menggunakan komputer :………tahun
7. Pelatihan SISKEUDES (training, workshop, sosialisasi, dll) yang pernah diikuti?...kali
8. Asal Desa :………
II. PETUNJUK PENGISIAN
1. Pilihlah jawaban yang Bapak/Ibu/Saudara/i, dengan cara memberikan tanda centang ( ) pada kolom yang tersedia sesuai dengan persepsi anda. 2. Adapun keterangan dari jawaban yang tersedia adalah sebagai berikut :
a. STS = Sangat Tidak Setuju b. TS = Tidak Setuju c. KS = Kurang Setuju
d. S = Setuju
Pernyataan Kuesioner
NO PERNYATAAN KETERANGAN
STS TS N S SS
Kualitas Sumber Daya Manusia
1 Dalam melaksanakan pekerjaan menggunakan SISKEUDES, saya didukung oleh latar belakang pendidikan yang sesuai
2 Saya harus memiliki kesehatan yang baik untuk melaksanakan pekerjaan dan tugas sehari –hari menggunakan aplikasi SISKEUDES
3 Saya memperoleh bimbingan dan pelatihan yang memadai mengenai aplikasi SISKEUDES untuk menunjang kemampuan saya dalam melaksanakan pekerjaan
4 Saya mampu melakukan perubahan di segala bidang, terutama perilaku dan kemampuan untuk mengembangkan diri sehingga mampu
mengoperasikan aplikasi SISKEUDES dengan baik 5 Saya memahami setiap pekerjaan yang diberikan
dan siap melakukan pengembangan dengan kemampuan yang saya miliki untuk bekerja menggunakan aplikasi SISKEUDES
6 Saya menguasai teknologi untuk menunjang
pekerjaan saya menggunakan aplikasi SISKEUDES Faktor Sosial
NO PERNYATAAN KETERANGAN
STS TS N S SS
8 Saya mendapatkan semua bantuan yang diperlukan dari Pemerintah Daerah dan Pemerintah Desa untuk bekerja dengan baik menggunakan aplikasi
SISKEUDES terkait dengan pelatihan dan penyediaan komputer/laptop
9 Kepala Desa telah membantu dalam kelancaran penggunaan aplikasi SISKEUDES
10 Secara umum Pemerintah Desa telah mendukung penggunaan aplikasi SISKEUDES
Kualitas Sistem
11 SISKEUDES adalah sistem yang dapat diandalkan, terkait dengan kemampuan sistem untuk
membackup data bila terjadi kesalahan
12 SISKEUDES adalah sistem yang memiliki respon dan waktu penyelesaian yang cepat
13 SISKEUDES adalah sistem dengan perintah kerja yang sederhana sehingga mudah digunakan Kualitas Informasi
14 SISKEUDES adalah sistem yang menghasilkan output laporan yang akurat, relevan dan terbaru(up to date)
15 SISKEUDES adalah sistem yang menghasilkan format laporan sesuai kebutuhkan anda(user) 16 SISKEUDES adalah sistem yang menghasilkan
output laporan yang mudah untuk dipahami 17 SISKEUDES adalah sistem yang menghasilkan
NO PERNYATAAN KETERANGAN
STS TS N S SS
Persepsi Kegunaan
18 SISKEUDES menjadikan pekerjaan saya selesai lebih cepat dibandingkan dengan sebelumnya 19 SISKEUDES menjadikan kinerja pekerjaan saya
lebih baik
20 SISKEUDES membantu saya dalam meningkatkan produktivitas
21 SISKEUDES menjadikan pekerjaan saya lebih efektif
22 SISKEUDES memudahkan saya dalam melaksanakan pekerjaaan (tugas)
23 Secara keseluruhan aplikasi SISKEUDES berguna dalam pekerjaan saya
Persepsi Kemudahan Penggunaan
24 Saya dapat dengan mudah untuk mempelajari tata cara penggunaan aplikasi SISKEUDES
25 Saya dapat mengoperasikan dengan baik aplikasi SISKEUDES
26 Saya merasa mudah dalam menggunakan aplikasi SISKEUDES untuk menyelesaikan pekerjaan 27 Saya dapat dengan mudah melakukan akses
penggunaan aplikasi SISKEUDES baik di rumah maupun di kantor
28 Saya akan mudah menjadi terampil menggunakan aplikasi SISKEUDES
NO PERNYATAAN KETERANGAN
STS TS N S SS
Minat Menggunakan
30 Saya berharap selalu menggunakan aplikasi SISKEUDES dalam pekerjaan saya
31 Saya akan menggunakan aplikasi SISKEUDES dalam menyelesaikan tugas – tugas dan pekerjaan saya di masa yang akan datang
Lampiran 3. Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics
N Range Minimum Maximum Sum Mean
Std.
Deviation Variance Sk Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic Std. Error Statistic Statistic Statistic
KSDM 212 14 16 30 5079 23.96 .191 2.778 7.719 -.08
FS 212 12 8 20 3632 17.13 .127 1.855 3.442 -.47
KS 212 8 7 15 2576 12.15 .101 1.472 2.167 -.10
KI 212 8 12 20 3674 17.33 .115 1.679 2.819 .21
PU 212 14 16 30 5429 25.61 .181 2.640 6.969 -.26
PEOU 212 12 18 30 5129 24.19 .163 2.370 5.616 .03
BI 212 8 7 15 2627 12.39 .091 1.322 1.746 -.34
Valid N
Lampiran 4. UjiNon Response Bias
Group Statistics
TAHAP N Mean Std. Deviation
Std. Error Mean
KSDM 1 103 25.03 2.820 .278
2 109 25.89 2.750 .263
FS 1 103 16.88 1.957 .193
2 109 17.37 1.730 .166
KS 1 103 12.26 1.572 .155
2 109 12.05 1.370 .131
KI 1 103 17.27 1.610 .159
2 109 17.39 1.748 .167
PU 1 103 25.56 2.626 .259
2 109 25.65 2.664 .255
PEOU 1 103 24.19 2.450 .241
2 109 24.19 2.303 .221
BI 1 103 12.35 1.258 .124
Independent Samples Test Levene's Test for
Equality of
Variances t-test for Equality of
F Sig. t df Sig.
(2-tailed)
Mean Difference
KSDM Equal variances assumed .159 .690 -2.250 210 .025 -.861
Equal variances not assumed -2.248 208.601 .026 -.861
FS Equal variances assumed .421 .517 -1.908 210 .058 -.483
Equal variances not assumed -1.902 203.487 .059 -.483
KS Equal variances assumed 2.524 .114 1.070 210 .286 .216
Equal variances not assumed 1.065 202.491 .288 .216
KI Equal variances assumed 1.194 .276 -.491 210 .624 -.113
Equal variances not assumed -.492 209.868 .623 -.113
PU Equal variances assumed .001 .974 -.243 210 .808 -.088
Equal variances not assumed -.243 209.625 .808 -.088
PEOU Equal variances assumed .031 .861 .005 210 .996 .002
Equal variances not assumed .005 207.100 .996 .002
BI Equal variances assumed 2.497 .116 -.449 210 .654 -.082
Lampiran 5. Output SmartPLS 3.2.6 Outer Loadings Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics
(|O/STDEV|) P Values
BI1 <- BI 0,729 0,725 0,046 15,789 0,000
BI2 <- BI 0,869 0,869 0,017 52,361 0,000
BI3 <- BI 0,690 0,688 0,069 10,066 0,000
FS1 <- FS 0,872 0,870 0,021 41,836 0,000
FS2 <- FS 0,734 0,734 0,050 14,690 0,000
FS3 <- FS 0,842 0,840 0,032 26,017 0,000
FS4 <- FS 0,779 0,778 0,038 20,635 0,000
KI1 <- KI 0,792 0,792 0,027 29,293 0,000
KI2 <- KI 0,774 0,776 0,035 21,832 0,000
KI3 <- KI 0,791 0,792 0,028 28,125 0,000
KI4 <- KI 0,751 0,749 0,041 18,435 0,000
KS1 <- KS 0,806 0,803 0,030 26,871 0,000
KS2 <- KS 0,710 0,712 0,063 11,246 0,000
KS3 <- KS 0,797 0,800 0,043 18,675 0,000
KSDM1 <- KSDM 0,716 0,715 0,045 15,919 0,000
KSDM2 <- KSDM 0,764 0,768 0,038 20,145 0,000
KSDM3 <- KSDM 0,775 0,773 0,030 25,608 0,000
KSDM4 <- KSDM 0,639 0,642 0,063 10,081 0,000
KSDM5 <- KSDM 0,719 0,720 0,041 17,632 0,000
KSDM6 <- KSDM 0,751 0,750 0,035 21,532 0,000
PEOU3 <- PEOU 0,780 0,775 0,040 19,275 0,000
PEOU4 <- PEOU 0,715 0,723 0,072 9,925 0,000
PEOU5 <- PEOU 0,786 0,784 0,033 24,079 0,000
PEOU6 <- PEOU 0,786 0,786 0,027 29,261 0,000
PU1 <- PU 0,651 0,652 0,043 15,210 0,000
PU2 <- PU 0,815 0,816 0,021 38,677 0,000
PU3 <- PU 0,723 0,723 0,048 15,142 0,000
PU4 <- PU 0,723 0,725 0,059 12,344 0,000
PU5 <- PU 0,705 0,699 0,049 14,287 0,000
Path Coefficients
Mean, STDEV, T-Values, P-Values Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics
(|O/STDEV|) P Values
FS -> BI 0,317 0,318 0,058 5,449 0,000
KI -> BI -0,067 -0,064 0,038 1,774 0,077
KS -> BI 0,190 0,199 0,096 1,976 0,049
KSDM -> BI -0,493 -0,503 0,145 3,396 0,001
KSDM -> KI 0,554 0,559 0,048 11,622 0,000
KSDM -> KS 0,923 0,923 0,011 86,716 0,000
KSDM -> PEOU 0,928 0,929 0,018 51,289 0,000
KSDM -> PU 0,715 0,718 0,035 20,345 0,000
PEOU -> BI 0,898 0,899 0,116 7,742 0,000
PU -> BI 0,232 0,227 0,048 4,862 0,000
Total Effects
Mean, STDEV, T-Values, P-Values Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics
(|O/STDEV|) P Values
FS -> BI 0,317 0,318 0,058 5,449 0,000
KI -> BI -0,067 -0,064 0,038 1,774 0,077
KS -> BI 0,190 0,199 0,096 1,976 0,049
KSDM -> BI 0,645 0,644 0,044 14,794 0,000
KSDM -> KI 0,554 0,559 0,048 11,622 0,000
KSDM -> KS 0,923 0,923 0,011 86,716 0,000
KSDM -> PEOU 0,928 0,929 0,018 51,289 0,000
KSDM -> PU 0,715 0,718 0,035 20,345 0,000
PEOU -> BI 0,898 0,899 0,116 7,742 0,000
Composite Reliability
Mean, STDEV, TValues, P-Values Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics
(|O/STDEV|) P Values
BI 0,809 0,807 0,024 33,792 0,000
FS 0,883 0,881 0,019 45,925 0,000
KI 0,859 0,859 0,016 52,961 0,000
KS 0,815 0,816 0,023 35,920 0,000
KSDM 0,871 0,872 0,015 58,520 0,000
PEOU 0,851 0,851 0,018 48,372 0,000
PU 0,870 0,870 0,013 68,748 0,000
Cronbach's Alpha
Mean, STDEV, T-Values, P-Values
Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics (|O/STDEV|) P Values
BI 0,643 0,638 0,055 11,596 0,000
FS 0,824 0,822 0,032 26,092 0,000
KI 0,782 0,782 0,028 27,623 0,000
KS 0,662 0,664 0,050 13,360 0,000
KSDM 0,823 0,823 0,023 35,060 0,000
PEOU 0,768 0,767 0,033 23,615 0,000
PU 0,824 0,824 0,018 45,351 0,000
R Square
Mean, STDEV, T-Values, P Values Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics
(|O/STDEV|) P Values
BI 0,879 0,884 0,016 54,964 0,000
KI 0,307 0,314 0,053 5,798 0,000
KS 0,852 0,852 0,020 43,425 0,000
PEOU 0,862 0,864 0,033 25,746 0,000
Average Variance Extracted (AVE)
Mean, STDEV, T-Values, P-Values Original Sample (O) Sample Mean (M) Standard Deviation (STDEV) T Statistics
(|O/STDEV|) P Values
BI 0,588 0,587 0,035 16,680 0,000
FS 0,654 0,653 0,041 16,033 0,000
KI 0,604 0,605 0,032 19,080 0,000
KS 0,596 0,600 0,035 16,840 0,000
KSDM 0,531 0,534 0,032 16,400 0,000
PEOU 0,589 0,591 0,033 17,930 0,000
PU 0,529 0,531 0,027 19,327 0,000
Cross Loadings
BI FS KI KS KSDM PEOU PU
BI1 0,729 0,242 0,314 0,769 0,708 0,786 0,487
BI2 0,869 0,480 0,564 0,554 0,716 0,786 0,797
BI3 0,690 0,840 0,552 0,370 0,418 0,403 0,538
FS1 0,652 0,872 0,516 0,378 0,439 0,379 0,511
FS2 0,421 0,734 0,488 0,390 0,446 0,374 0,429
FS3 0,561 0,842 0,508 0,454 0,450 0,390 0,492
FS4 0,433 0,779 0,541 0,380 0,403 0,351 0,485
KI1 0,531 0,423 0,792 0,333 0,423 0,423 0,633
KI2 0,445 0,411 0,774 0,364 0,442 0,444 0,531
KI3 0,541 0,576 0,791 0,436 0,452 0,465 0,575
KI4 0,389 0,549 0,751 0,395 0,402 0,374 0,559
KS1 0,567 0,536 0,482 0,806 0,783 0,628 0,522
KS2 0,432 0,372 0,371 0,710 0,635 0,488 0,484
KS3 0,696 0,238 0,290 0,797 0,712 0,764 0,465
KSDM1 0,495 0,232 0,304 0,569 0,716 0,752 0,416
KSDM2 0,505 0,478 0,456 0,635 0,764 0,678 0,494
KSDM3 0,550 0,522 0,468 0,791 0,775 0,614 0,510
KSDM4 0,419 0,360 0,354 0,687 0,639 0,480 0,469
KSDM5 0,699 0,247 0,281 0,781 0,719 0,756 0,441
KSDM6 0,814 0,475 0,532 0,578 0,751 0,748 0,748
PEOU3 0,516 0,217 0,317 0,566 0,697 0,780 0,420
PEOU4 0,518 0,452 0,476 0,639 0,733 0,715 0,521
PEOU5 0,729 0,242 0,314 0,769 0,708 0,786 0,487
PEOU6 0,869 0,480 0,564 0,554 0,716 0,786 0,797
PU1 0,541 0,442 0,790 0,316 0,403 0,424 0,651
PU2 0,852 0,477 0,560 0,569 0,717 0,782 0,815
PU3 0,469 0,411 0,467 0,444 0,447 0,439 0,723
PU4 0,451 0,424 0,487 0,439 0,470 0,452 0,723
PU5 0,486 0,428 0,444 0,447 0,428 0,426 0,705
